数据工程 · 研究员

构建风味知识图谱与推荐模型，让图谱与智服拥有可计算的大脑。

方向

知识图谱

方法

图谱 + 模型

产出

推荐引擎

研究重点

把离散的风味研究结构化：以知识图谱连接香材、维度、菜品与配方，再以推荐模型支撑智能调配。

以解构卡片为节点构建图谱，训练风味—变量推荐，让「给定目标 → 生成配方」成为可能。

为香料图谱与 AI 智服提供计算底座，是「可被生成」愿景的工程师。

Takeaway

数据工程研究员把研究变成可计算的资产——图谱与模型，是玉朴的 AI 内核。

统筹感官评价与液相色谱数据分析，建立玉朴风味解构的方法论与标准。

专注调味品工业化与稳定性，把实验室配方转化为可量产、可复制的工艺。

以食品品牌定位与 IP 视觉经验，把研究证据转译为可被消费者理解的故事。

研究香材产地、工艺与可追溯体系，为风味稳定性提供源头保障。

建立描述词体系与标度构建方法，让主观感受有客观可比较的刻度。

从风味解构到产业落地，玉朴·食研提供可被验证的全链路智服。让我们从一次诊断对话开始。